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基于OpenCV的SSD人脸检测器及DNN人脸检测，涉及Caffe和TensorFlow模型文件

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简介：
本项目采用OpenCV实现SSD算法的人脸检测，并结合DNN模块支持Caffe与TensorFlow格式的预训练模型，在人脸识别领域提供高效解决方案。 使用OpenCV实现SSD人脸检测器需要先下载模型文件。在OpenCV的\sources\samples\dnn\face_detector目录下有一个download_weights.py脚本用于下载所需的模型文件，这些文件已经打包好。

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  • 基于OpenCV的SSD人脸检测器及DNN人脸检测，涉及Caffe和TensorFlow模型文件
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    本项目采用OpenCV实现SSD算法的人脸检测，并结合DNN模块支持Caffe与TensorFlow格式的预训练模型，在人脸识别领域提供高效解决方案。 使用OpenCV实现SSD人脸检测器需要先下载模型文件。在OpenCV的\sources\samples\dnn\face_detector目录下有一个download_weights.py脚本用于下载所需的模型文件，这些文件已经打包好。
     
  • OpenCV人脸检测模型
    优质
    简介：OpenCV人脸检测模型是一种利用计算机视觉技术自动识别图像或视频中人脸位置和大小的人工智能工具。该模型基于Haar特征级联分类器算法，广泛应用于人脸识别、监控安全及增强现实等领域。 在OpenCV2中包含多种人脸检测模型，在OpenCV3版本中新增了结合DNN的人脸检测神经网络Caffe模型。
     
  • 【OpenCV】人脸检测模型（ZIP文件）
    优质
    本资源提供基于OpenCV的人脸检测模型及代码，适用于计算机视觉项目与研究。包含预训练模型和示例图像数据集。 OpenCV在Python中的应用可以用于实现人脸检测功能。
     
  • 基于OpenCV dnn的MTCNN人脸检测器实现.zip
    优质
    本项目提供了一个使用OpenCV dnn模块实现的MTCNN（Multi-task Cascaded Convolutional Networks）人脸检测工具包。通过该工具，用户能够高效地进行人脸关键点定位和面部对齐处理。此资源以ZIP格式封装，便于下载与应用开发。 项目学习分享 【项目资源】：包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据以及课程资源等各种技术项目的源码，包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、Python等语言和技术的项目。 【技术】：涵盖Java, Python, Node.js, Spring Boot, Django, Express, MySQL, PostgreSQL, MongoDB, React, Angular, Vue, Bootstrap, Material-UI，Redis和Docker,Kubernetes等相关领域。
     
  • 安卓OpenCV实现多人检测、人脸检测及识别和人脸对比
    优质
    本项目基于安卓平台利用OpenCV库开发，实现了多人检测、精准的人脸检测与识别功能，并支持高效的人脸对比技术。 在安卓平台上使用OpenCV进行人脸检测、人脸识别以及人脸对比，并实现对图像的翻转、镜像等功能。同时支持多人脸检测功能。
     
  • 使用 Python 和 OpenCV 加载 ONNX 人脸检测模型进行人脸识别及模型测试
    优质
    本项目采用Python结合OpenCV库，加载ONNX格式的人脸检测模型，实现高效准确的人脸识别，并进行详尽的功能与性能测试。 使用 Python 和 OpenCV 加载 ONNX 人脸检测模型进行识别人脸测试。使用的 ONNX 模型用于人脸识别任务。
     
  • 人脸检测、人脸关键点检测及口罩检测.zip
    优质
    本项目提供了一套全面的人脸识别解决方案，包括人脸检测、精准的关键点定位以及是否佩戴口罩的判断功能。适用于多种场景的安全与隐私保护需求。 要运行RetinaFace进行同时的人脸检测、关键点定位及口罩检测，请遵循以下步骤： 1. 对于Linux用户，在rcnn/cython/setup.py文件的第121行添加注释（Windows用户可以跳过这一步）。 2. 进入cython目录并执行命令 `python setup.py build_ext --inplace` 以完成必要的设置。 3. 最后，运行测试脚本 `python test.py`。如果遇到缺少mxnet等库的情况，请使用pip自行安装所需依赖项。 请确保所有必需的软件包都已正确安装，并根据提示进行相应的操作调整。
     
  • Android OpenCV 人脸检测
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    简介：本项目基于Android平台和OpenCV库实现的人脸检测应用，能够实时捕捉并识别画面中的人脸特征。 Android OpenCV 人脸检测功能包括正脸和侧脸检测，在检测到人脸后会绘制矩形框进行标识。下载后即可使用，无需安装OpenCV提供的额外apk文件。
     
  • Python OpenCV 人脸检测
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    简介：本教程介绍如何使用Python编程语言结合OpenCV库实现基本的人脸检测功能。通过简单易懂的示例代码帮助读者快速掌握人脸识别技术的基础应用。 Python是一种高级编程语言，并且也是一种解释型脚本语言，在1991年由Guido van Rossum创造。它的设计目的是提供一种简单易学、可读性强的编程语言，适用于多种应用场景。 以下是Python的一些特点： 1. 简洁易读：Python采用简单的语法和清晰的语言结构，使用空格缩进表示代码块，这使得程序具有很高的可读性。 2. 跨平台运行：该语言可以在不同的操作系统上执行，包括Windows、Mac OS以及Linux等环境。 3. 丰富的库与框架支持：除了内置的大量标准库外，Python还拥有许多第三方库和开发框架，方便程序员快速实现项目需求。 4. 广泛的应用领域：无论是Web应用构建、数据分析处理还是人工智能研究等领域，都可以看到Python的身影。 5. 强大的社区资源：活跃而庞大的开源开发者群体为使用Python提供了丰富的技术支持与帮助。 此外，作为一种高度灵活的语言形式，它支持面向对象编程、函数式编程等多种编程范式。这使得Python不仅适合初学者学习入门，也能够满足专业程序员对高效开发工具的需求。
     
  • Python-OpenCV 人脸检测及保存检测图片
    优质
    本项目利用Python和OpenCV实现人脸检测功能，并将检测到的人脸单独保存为图片文件。适合初学者学习人脸识别的基础应用。 使用Python的OpenCV库进行人脸识别，并将识别到的人脸图片保存在新建的文件夹中。